\section{Semantische Daten } \label{semD}
Das Semantic Web verkn\"upft und sucht Informationen, im Gegensatz zum World Wide Web nicht anhand ihrer H\"aufigkeit oder textlichen \"Ubereinstimmung, sondern  ihrer Bedeutung (Semantik) nach. Semantische Daten werden mit Metadaten versehen, sodass auch Computer den Inhalt \glqq verstehen\grqq und interpretieren k\"onnen. Dieses erm\"oglicht eine komplexere Suchtiefe und reduziert die irrelevanten Suchergebnisse herk\"ommlicher Suchmaschinen. Hierbei spielt das, vom World Wide Web Consortium (W3C) entwickelte, Resource Description Framework (RDF) eine entscheidende Rolle. Das daraus resultierende  RDF-Modell basiert auf einem gerichteten Graphen und umschreibt zwei \glqq durch eine Eigenschaft verbundene Ressourcen[…]Sie k\"onnen als einfacher Satz mit Subjekt, Pr\"adikat und Objekt verstanden werden.\grqq \cite{Tolle}

\paragraph*{Anfragesprachen:}
Um mit semantischen Daten, die h\"aufig in sehr großen Datenbasen vorkommen, arbeiten zu k\"onnen, ist die Verf\"ugbarkeit eines Verfahrens wichtig, das wesentliche Teile aus diesen extrahiert. Daf\"ur haben sich einige Anfragesprachen entwickelt. SPARQL \cite{SPARQL}, welches in seiner Struktur SQL \"ahnelt, wurde 2008 vom W3C standardisiert und findet in der Praxis verbreitete Anwendung. Eine Vielzahl weiterer Sprachen existiert: So nutzt Versa \cite{Versa} einen funktionalen Ansatz, w\"ahrend RDFQ \cite{RDFQuerySurvey} das XML-Format zur Anfragespezifikation heranzieht. Allen gemeinsam ist eine Syntax, die aufgrund ihrer Komplexit\"at f\"ur Menschen schwer zu lesen und zu schreiben ist. Aus diesem Grund ist es w\"unschenswert, dass der Nutzer von seiner genutzten Software in der Generierung von Anfragen unterst\"utzt wird, oder eine Abstraktionsebene \"uber die genutzte Sprache zur Verf\"ugung steht.



\section{Graph}
\glqq Das Semantische Datenmodel ist durch den Term Ontologie definiert: Ein Konzept, welches aus der Philosophie stammt und in Verbindung mit Informationstechnologien als formale, explizite Spezifikation einer gemeinsamen Konzeptualisierung\grqq \cite{Leida} definiert wird. Dieses Modell, ein Graph mit beschrifteten direkten Pfaden, in denen sich Meta-Daten und Daten das selbe Modell teilen, stellt offiziell Konzepte, Attribute dieser und Verbindungen zwischen Konzepten und Instanzen dieser Konzepte dar. 
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Im mathematischen Sinne besteht so ein Graph aus einer Menge von Knoten, Kanten und einer Funktion, die der Menge der Kanten eine Menge ungeordneter Knotenpaare zuordnet. 
Im semantischen Sinne besteht ein Graph aus einer Menge von Datenwerten, als Knoten dargestellt, und Kanten, die die Bedeutung der Beziehung zwischen zwei Datenwerten aufzeigen. Jede Beziehung ist mit der entsprechenden Eigenschaft der zugeh\"origen Eigenschaft-Wertpaare markiert.
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Graphen werden oft f\"ur die visuelle Darstellung von Beziehungen zwischen Instanzen verwendet. Graphen, im Zweidimensionalen und Dreidimensionalen, werden am h\"aufigsten eingesetzt um hierarchisch strukturierte Daten wie Netzstrukturen und B\"aume darzustellen, weshalb sich hierbei vor allem auf OWL oder RDF basierende Formate sehr gut eignen, da sie schon eine Graphenstruktur an sich innehaben.
%NOTE: Den folgenden Teil würde ich in die Zusammenfassung am ende schieben
Das Problem dieser Techniken ist, dass sie sich an einer strukturellen Darstellung der Ontologie orientieren, und dass sie keinen praktischen Nutzen für einen typischen Analysten oder einen Enterprise-Anwender, der mit Dashboards, Diagrammen und Tabellen zu arbeiten erwartet\cite{Leida}, haben.
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Beispiele f\"ur Graphenformen w\"aren unter anderem die IndentedList, Node-Link oder Treelist, Treemaps.



\section{Charts}
Unter Charts verstehen wir Visualisierungsverfahren f\"ur logisch verkn\"upfte Daten, meist in numerischer Form. Im weitesten Sinn lassen sie sich mit dem deutschen Begriff Diagramme gleichstellen, weshalb beide Begriffe im Folgenden wechselseitig verwendet werden.
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Charts kommen in einer Vielzahl von Auspr\"agungen vor, die jeweils verschiedene Teilaspekte der zu repr\"asentierenden Daten hervorheben. %In ihrem Survey\cite{Katifori} nehmen Katifori et al. folgende Gruppierung anhand struktureller Gesichtspunkte vor:
%\begin{itemize}
%\item Indented list (eingerückte Liste)
%\item Node-link and Tree (Graphen und B\"aume)
%\item Zoomable (Zoombare Diagramme)
%\item Space-filling (Raumaussch\"opfende Diagramme)
%\item Focus + context or distortion (Diagramme, die einen Teilausschnitt der Daten im Detail anzeigen, andere Bereiche nur ansatzweise darstellen)
%\item 3D Information landscape (3D-Landschaften)
%\end{itemize}
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Zur geeigneten Visualisierung komplexer Daten verzichten Diagramme in der Regel auf die Darstellung von Text. Ein g\"angiges Muster ist die Verwendung einer Farbkodierung, die \"uber eine Legende in den Kontext gesetzt wird.
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Ein Chart eignet sich unter anderem zur Darstellung von Werten \"uber ein bestimmtes Zeitintervall, beispielsweise als Liniendiagramm, oder aber zur Visualisierung einer Teil-vom-Ganzen-Beziehung, z.B. als Tortendiagramm. 
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Neben den meisten Diagrammtypen existieren weiterhin dreidimensionale Varianten, die eine weitere Ebene zur Datendarstellung bereitstellen, aber neue Herausforderungen in der \"Ubersichtlichkeit und Navigation hervorbringen.
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%TODO: hier schreiben wie die basis für charts ist...siehe Tabellen, sparql abfragen..
Die Datengrundlage eines Charts bilden zumeist Werte in Tabellenform oder Listen, die dann durch Abfragen mithilfe von Anfragesprachen (s. Kapitel \ref{semD}) abgerufen werden.


